O futuro da Web3 AI está na estratégia de contorno
As ações da Nvidia atingem um novo recorde, os avanços nos modelos multimodais aprofundaram a barreira tecnológica da IA no Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando, a uma velocidade sem precedentes, várias formas de expressão, construindo uma AI cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA reage positivamente, tanto as ações de moedas quanto as de IA apresentam um pequeno mercado em alta. No entanto, essa onda de entusiasmo está quase sem relação com o campo das criptomoedas.
Recentemente, a tentativa do Web3 AI na direção de Agentes enfrenta problemas de direcionamento. Tentar montar um sistema modular multimodal à maneira do Web2, utilizando uma estrutura descentralizada, é na verdade um desalinhamento tanto técnico quanto de pensamento. Hoje, com forte acoplamento de módulos, distribuição de características instável e demanda de poder computacional concentrada, a modularidade multimodal tem dificuldade em se estabelecer no Web3. O futuro do Web3 AI não está na imitação, mas sim em uma abordagem estratégica de desvio.
Web3 AI baseado em um modelo multimodal plano, a desalinhar semântica resulta em desempenho baixo
Nos sistemas multimodais da moderna IA Web2, "alinhamento semântico" refere-se à mapping de diferentes modalidades de informação para o mesmo espaço semântico, permitindo que o modelo compreenda e compare os significados por trás desses sinais. Somente ao implementar um espaço de incorporação de alta dimensão e dividir o fluxo de trabalho em diferentes módulos é que isso faz sentido. Mas no protocolo Web3 Agent, não é possível implementar alta dimensão de incorporação, pois a modularização é um equívoco da IA Web3.
O espaço de incorporação de alta dimensão pode acomodar características semânticas diversas e entrelaçadas, permitindo que tenham uma posição mais clara em seus respectivos dimensões semânticas. Quando as semânticas não podem ser alinhadas, diferentes sinais no espaço de baixa dimensão "se comprimem" uns aos outros, levando à diminuição do desempenho do modelo, dificultando a captura de sutilezas na geração de estratégias, tornando a colaboração entre módulos difícil e dificultando a capacidade do sistema de lidar com cenários de mercado complexos.
Web3 AI ou protocolos de Agentes têm dificuldade em realizar espaços de incorporação de alta dimensão. A maioria dos Agentes Web3 apenas encapsula APIs prontas, carecendo de um espaço de incorporação centralizado unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos. Exigir que o Web3 AI realize um espaço de alta dimensão é equivalente a exigir que o protocolo Agente desenvolva todas as interfaces de API envolvidas, o que vai contra a sua intenção de modularidade.
No espaço de baixa dimensão, o mecanismo de atenção não pode ser projetado com precisão
Modelos multimodais de alto nível requerem mecanismos de atenção precisos. O mecanismo de atenção é uma forma de alocar dinamicamente recursos computacionais, permitindo que o modelo "foque" seletivamente nas partes mais relevantes ao processar uma entrada de uma determinada modalidade. A eficácia do mecanismo de atenção pressupõe que os multimodais tenham alta dimensionalidade.
A IA Web2, ao projetar mecanismos de atenção, tem como ideia central, ao processar sequências, a alocação dinâmica de "pesos de atenção" a cada elemento, permitindo que se concentre nas informações mais relevantes. Query-Key-Value é o mecanismo que determina as informações chave, ajudando na recuperação do conteúdo desejado no espaço dimensional.
A implementação de agendamento de atenção unificado é difícil com Web3 AI baseado em módulos. O mecanismo de atenção depende de um espaço unificado de Query-Key-Value, enquanto APIs independentes retornam dados em formatos e distribuições diferentes, impossibilitando a formação de Q/K/V interativos. A atenção multi-head permite focar simultaneamente em diferentes fontes de informação, enquanto APIs independentes geralmente são chamadas de forma linear, carecendo de capacidade de paralelismo e de ponderação dinâmica em múltiplas rotas.
A modularização discreta resulta na fusão de características que permanece em uma junção estática superficial.
"Fusão de Características" é a combinação adicional de vetores de características obtidos após o processamento de diferentes modalidades com base em alinhamento e atenção. A Web3 AI permanece na fase mais simples de concatenação, pois a fusão dinâmica de características pressupõe um espaço de alta dimensão e um mecanismo de atenção sofisticado.
A IA do Web2 tende a ser treinada de forma conjunta e de ponta a ponta, processando simultaneamente características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em conjunto com camadas de atenção e fusão e com a camada de tarefas subsequentes. A IA do Web3, por outro lado, adota frequentemente a concatenação de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de fluxo de gradiente entre módulos.
A IA Web2 mapeia todas as características de modalidades para um espaço de alta dimensão, e o processo de fusão inclui várias operações de interação de alta ordem. A saída dos agentes da IA Web3 tem uma dimensão extremamente baixa, dificultando a expressão de associações complexas entre modalidades. A IA Web2 forma uma otimização em loop fechado, enquanto a IA Web3 depende muito da avaliação e ajuste de parâmetros por processos manuais ou externos, carecendo de feedback automatizado de ponta a ponta.
As barreiras da indústria de IA estão a aprofundar-se, mas os pontos críticos ainda não surgiram
O sistema multimodal de IA Web2 é um grande projeto de engenharia que requer uma enorme quantidade de dados, grande poder de computação, tecnologias avançadas e engenharia complexa. Isso cria uma forte barreira de entrada no setor e também estabelece a vantagem competitiva central das equipes líderes.
A IA Web3 deve adotar a tática de "cidades cercadas pelo campo" para se desenvolver, testando em pequena escala em cenários periféricos e aguardando a emergência de cenários centrais após a base estar sólida. A vantagem da IA Web3 reside na descentralização, alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade com computação heterogênea, sendo adequada para estruturas leves, tarefas facilmente paralelizáveis e incentiváveis.
As barreiras da IA Web2 estão apenas começando a se formar, sendo esta a fase inicial da competição entre as grandes empresas. As oportunidades da IA Web3 podem surgir após o desaparecimento dos dividendos da IA Web2. Antes disso, os projetos de IA Web3 precisam escolher cuidadosamente seus pontos de entrada, focando em se conseguem entrar em cenários marginais, se podem iterar continuamente em pequenos cenários de aplicação e se possuem flexibilidade suficiente para lidar com mudanças.
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NotFinancialAdvice
· 07-19 18:23
As oportunidades estão sempre à beira.
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MetaverseVagabond
· 07-18 00:14
Desviar também é uma estratégia
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PretendingSerious
· 07-17 05:53
Não se pode colocar vinho velho em um recipiente novo.
O futuro da Web3 AI reside na estratégia de contorno, focando em cenários marginais para quebrar barreiras.
O futuro da Web3 AI está na estratégia de contorno
As ações da Nvidia atingem um novo recorde, os avanços nos modelos multimodais aprofundaram a barreira tecnológica da IA no Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando, a uma velocidade sem precedentes, várias formas de expressão, construindo uma AI cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA reage positivamente, tanto as ações de moedas quanto as de IA apresentam um pequeno mercado em alta. No entanto, essa onda de entusiasmo está quase sem relação com o campo das criptomoedas.
Recentemente, a tentativa do Web3 AI na direção de Agentes enfrenta problemas de direcionamento. Tentar montar um sistema modular multimodal à maneira do Web2, utilizando uma estrutura descentralizada, é na verdade um desalinhamento tanto técnico quanto de pensamento. Hoje, com forte acoplamento de módulos, distribuição de características instável e demanda de poder computacional concentrada, a modularidade multimodal tem dificuldade em se estabelecer no Web3. O futuro do Web3 AI não está na imitação, mas sim em uma abordagem estratégica de desvio.
Web3 AI baseado em um modelo multimodal plano, a desalinhar semântica resulta em desempenho baixo
Nos sistemas multimodais da moderna IA Web2, "alinhamento semântico" refere-se à mapping de diferentes modalidades de informação para o mesmo espaço semântico, permitindo que o modelo compreenda e compare os significados por trás desses sinais. Somente ao implementar um espaço de incorporação de alta dimensão e dividir o fluxo de trabalho em diferentes módulos é que isso faz sentido. Mas no protocolo Web3 Agent, não é possível implementar alta dimensão de incorporação, pois a modularização é um equívoco da IA Web3.
O espaço de incorporação de alta dimensão pode acomodar características semânticas diversas e entrelaçadas, permitindo que tenham uma posição mais clara em seus respectivos dimensões semânticas. Quando as semânticas não podem ser alinhadas, diferentes sinais no espaço de baixa dimensão "se comprimem" uns aos outros, levando à diminuição do desempenho do modelo, dificultando a captura de sutilezas na geração de estratégias, tornando a colaboração entre módulos difícil e dificultando a capacidade do sistema de lidar com cenários de mercado complexos.
Web3 AI ou protocolos de Agentes têm dificuldade em realizar espaços de incorporação de alta dimensão. A maioria dos Agentes Web3 apenas encapsula APIs prontas, carecendo de um espaço de incorporação centralizado unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos. Exigir que o Web3 AI realize um espaço de alta dimensão é equivalente a exigir que o protocolo Agente desenvolva todas as interfaces de API envolvidas, o que vai contra a sua intenção de modularidade.
No espaço de baixa dimensão, o mecanismo de atenção não pode ser projetado com precisão
Modelos multimodais de alto nível requerem mecanismos de atenção precisos. O mecanismo de atenção é uma forma de alocar dinamicamente recursos computacionais, permitindo que o modelo "foque" seletivamente nas partes mais relevantes ao processar uma entrada de uma determinada modalidade. A eficácia do mecanismo de atenção pressupõe que os multimodais tenham alta dimensionalidade.
A IA Web2, ao projetar mecanismos de atenção, tem como ideia central, ao processar sequências, a alocação dinâmica de "pesos de atenção" a cada elemento, permitindo que se concentre nas informações mais relevantes. Query-Key-Value é o mecanismo que determina as informações chave, ajudando na recuperação do conteúdo desejado no espaço dimensional.
A implementação de agendamento de atenção unificado é difícil com Web3 AI baseado em módulos. O mecanismo de atenção depende de um espaço unificado de Query-Key-Value, enquanto APIs independentes retornam dados em formatos e distribuições diferentes, impossibilitando a formação de Q/K/V interativos. A atenção multi-head permite focar simultaneamente em diferentes fontes de informação, enquanto APIs independentes geralmente são chamadas de forma linear, carecendo de capacidade de paralelismo e de ponderação dinâmica em múltiplas rotas.
A modularização discreta resulta na fusão de características que permanece em uma junção estática superficial.
"Fusão de Características" é a combinação adicional de vetores de características obtidos após o processamento de diferentes modalidades com base em alinhamento e atenção. A Web3 AI permanece na fase mais simples de concatenação, pois a fusão dinâmica de características pressupõe um espaço de alta dimensão e um mecanismo de atenção sofisticado.
A IA do Web2 tende a ser treinada de forma conjunta e de ponta a ponta, processando simultaneamente características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em conjunto com camadas de atenção e fusão e com a camada de tarefas subsequentes. A IA do Web3, por outro lado, adota frequentemente a concatenação de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de fluxo de gradiente entre módulos.
A IA Web2 mapeia todas as características de modalidades para um espaço de alta dimensão, e o processo de fusão inclui várias operações de interação de alta ordem. A saída dos agentes da IA Web3 tem uma dimensão extremamente baixa, dificultando a expressão de associações complexas entre modalidades. A IA Web2 forma uma otimização em loop fechado, enquanto a IA Web3 depende muito da avaliação e ajuste de parâmetros por processos manuais ou externos, carecendo de feedback automatizado de ponta a ponta.
As barreiras da indústria de IA estão a aprofundar-se, mas os pontos críticos ainda não surgiram
O sistema multimodal de IA Web2 é um grande projeto de engenharia que requer uma enorme quantidade de dados, grande poder de computação, tecnologias avançadas e engenharia complexa. Isso cria uma forte barreira de entrada no setor e também estabelece a vantagem competitiva central das equipes líderes.
A IA Web3 deve adotar a tática de "cidades cercadas pelo campo" para se desenvolver, testando em pequena escala em cenários periféricos e aguardando a emergência de cenários centrais após a base estar sólida. A vantagem da IA Web3 reside na descentralização, alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade com computação heterogênea, sendo adequada para estruturas leves, tarefas facilmente paralelizáveis e incentiváveis.
As barreiras da IA Web2 estão apenas começando a se formar, sendo esta a fase inicial da competição entre as grandes empresas. As oportunidades da IA Web3 podem surgir após o desaparecimento dos dividendos da IA Web2. Antes disso, os projetos de IA Web3 precisam escolher cuidadosamente seus pontos de entrada, focando em se conseguem entrar em cenários marginais, se podem iterar continuamente em pequenos cenários de aplicação e se possuem flexibilidade suficiente para lidar com mudanças.